彼得·J·格林。;科日什托夫·阿图兹恩斯基;马塞洛·佩雷拉;克里斯蒂安·罗伯特。 贝叶斯计算:当前状态的总结,以及前后采样。 (英语) Zbl 1331.62017年 统计计算。 25,第4期,835-862(2015). 摘要:近几十年来,统计模型的计算推断有了巨大的改进;在广泛的计算工具中,存在着竞争性的持续增强。在贝叶斯推断中,首先也是最重要的一点是,MCMC技术不断发展,从随机游走提议到朗之万漂移,再到哈密尔顿蒙特卡罗,等等,理论和算法创新都为从业者打开了新的机会。然而,这一令人印象深刻的容量演变面临着待处理数据集复杂性的急剧增加。建模和处理越来越复杂的数据集的困难很可能需要一种新型的计算推断工具,该工具在捕获原始数据的基本方面的同时,大大降低了原始数据的维度和大小。因此,近似模型和算法可能是下一次计算革命的核心。 引用于29文件 MSC公司: 62-03 统计历史 01A65号 当代数学的发展 65C60个 统计中的计算问题(MSC2010) 关键词:贝叶斯分析;MCMC算法;ABC技术;优化 软件:巴蒂;贝叶斯树;贝叶斯先生;ramcmc公司;DIYABC公司;取消锁定BoX;Hadoop公司;MapReduce;斯坦 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.J.Green}等人,《统计计算》。25,第4号,835--862(2015;Zbl 1331.62017) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Afonso,M.,Bioucas-Dias,J.,Figueiredo,M.:成像逆问题约束优化公式的增广拉格朗日方法。IEEE标准。事务处理。图像处理。20, 681-695 (2011) ·Zbl 1372.94004号 [2] Albert,J.:使用贝叶斯层次广义线性模型的计算方法。J.Am.Stat.Assoc.83,1037-1044(1988) [3] Aldous,D.,Krikun,M.,Popovic,L.:高阶分类群上系统发育树的随机模型。数学杂志。生物学第56525-557期(2008年)·Zbl 1141.92027号 [4] Alquier,P.,Friel,N.,Everitt,R.,Boland,A.:噪声蒙特卡罗:具有近似转移核的马尔可夫链的收敛性。统计计算。1-19 (2014) 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